Компания создает веб-приложение с искусственным интеллектом на базе Amazon SageMaker, которое обеспечивает эксперименты с машинным обучением, обучение, центральный реестр моделей, развертывание и мониторинг. Обучающие данные находятся в Amazon S3 и должны оставаться безопасными и изолированными. Какой подход следует использовать для централизованного управления несколькими версиями моделей с наименьшими операционными издержками?

SageMaker Model Registry с группами моделей — это наиболее эффективное решение для централизованного управления несколькими версиями моделей с минимальными операционными издержками. Он предоставляет централизованный репозиторий для каталогизации, версионирования и управления жизненным циклом моделей, включая их одобрение и развертывание. Использование отдельного репозитория ECR для каждой модели или уникальных тегов ECR для версий моделей увеличивает операционные издержки, так как ECR предназначен для образов контейнеров, а не для метаданных и жизненного цикла моделей. Хотя SageMaker Model Registry использует теги для версий моделей, группы моделей обеспечивают организацию и управление на более высоком уровне, что делает его комплексным решением.